2021 R语言与金融数据分析(浙江工商大学) 最新满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2021-03-01到2021-06-13

第二章：R基本操作 第二章测试

1、 问题:两个数据框进行行合并，哪个函数不能用
选项：
A:cbind()
B:rbind()
C:merge()
D:reshape()
答案: 【reshape()】

2、 问题:输出CSV格式的文件，用一下哪个函数
选项：
A:read.table()
B:read.csv()
C:write.csv()
D:write.delim()
答案: 【write.csv()】

3、 问题:如何用as.Date()函数将’2-2013-1’转化成"2013-01-02"
选项：
A:as.Date(‘2-2013-1′,format=’%d-%y-%m’)
B:as.Date(‘2-2013-1′,format=’%d-%Y-%m’)
C:as.Date(‘2-2013-1′,format=’%m-%Y-%d’)
D:as.Date(‘2-2013-1′,format=’%y-%m-%d’)
答案: 【as.Date(‘2-2013-1′,format=’%d-%Y-%m’)】

4、 问题:有一列数据x <- c(3，6，7，4，1)，order(x,decreasing=T)输出的结果是()
选项：
A:1 3 4 6 7
B:5 1 4 2 3
C:3 2 4 1 5
D:1 2 3 4 5
答案: 【3 2 4 1 5】

5、 问题:有A和B两个公共列的数据框，如何用merge()函数按A数据框将A，B两个数据框合并
选项：
A:merge(A,B,all=T)
B:merge(A,B,all.x=T)
C:merge(A,B,all.y=T)
D:cbind(A,B)
答案: 【merge(A,B,all.x=T)】

第三章：R编程基础 第三章测试

1、 问题:x<-c(TRUE,FALSE,FALSE)，y<-c(TRUE,TRUE,FALSE))，运行x&&y这行代码是什么结果
选项：
A:TRUE
B:TRUE FALSE FALSE
C:both TRUE
D:FALSE
答案: 【TRUE】

2、 问题: f3 <- function(a123,b12,b13){list(a=a123,b1=b12,b2=b13)} ，构建一个函数，该函数为三个向量构成的列表，函数包括三个参数。则f3(2,3,a123=1)$a的结果为
选项：
A:$a  [1] 2
B:$a  [1] 3
C:$a  [1] 1
D:$a  [1] a123
答案: 【$a  [1] 1】

3、 问题:函数可以没有函数名。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

4、 问题: 函数主体可以没有返回语句。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

5、 问题:d是一个矩阵，x<-apply(d,2,f)这行代码中，apply是对d这个矩阵每一行运用函数。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

【作业】第一章：R简介 第一章作业

小提示:本节包含奇怪的同名章节内容

1、 问题:1.1 练习向量1）怎么生成向量：“金融1601甲、金融1601乙、金融1602甲、金融1602乙、金融1603甲、金融1603乙、金融1604甲、金融1604乙”2）随机产生一个包括负数和正数的向量，负数采用1-负数替代，即-3变成4，正数用1+正数替代，即2变成3，怎么编写代码？
评分规则: 【 每一小题25分1）xx7 <- paste(rep(paste("金融",1601:1604,sep="") ,each=2),c("甲","乙"),sep="")不一定要求一句代码，两句或者两句以上代码都可以，只需要运行结果对
2）1）  方法一：xx1088 <- sample(-50:50,10)xx10881 <- xx1088xx10881[xx1088 < 0 ] <- 1 – xx1088[xx1088 < 0]xx10881[xx1088 > 0 ] <- 1 + xx1088[xx1088 > 0]方法二：xx1091 <-runif(10,min=-3,max=3) ###生成xx1091向量   xx1091[xx1091 < 0] <- 1-xx1091[xx1091 < 0] ###求出xx1091中小于0的元素对应的位置，yy对应的位置用1-xx1091[xx1091 < 0]替代xx1091[xx1091 >= 0] <- 1+xx1091[xx1091 >= 0] ###求出xx1091中大于等于0的元素对应的位置，yy对应的位置用1+xx1091[xx1091 >= 0]替代 产生随机整数和随机小数都可以两种方法都可以
】

2、 问题:1.2 练习矩阵1）产生随机数，形成矩阵，负的1-该数，正的1加该数2）如何取矩阵上三角和下三角矩阵
评分规则: 【 根据代码完成情况给分1）x18211 <- matrix(sample(-50:50,16),nrow=4,ncol=4,byrow=T)   ###生成4行4列，以行排序元素的矩阵#方法一x18212 <- x18211x18212[x18211 <=0 ] <- 1- x18211[x18211 <=0 ]x18212[x18211 >0 ] <- 1+ x18211[x18211 >0 ]x18212#方法二，先做加，再做减x18211[x18211 > 0 ] <- 1+x18211[x18211 > 0 ]x18211[x18211 <= 0 ] <- 1-x18211[x18211 <= 0 ]x18211
###取下三角x1820 <- matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)   #生成3行4列，以列排序元素的矩阵方法1）用upper.tri函数x1820[upper.tri(x1820)] <- 0方法2）取矩阵x1820的下三角矩阵x1820[row(x1820) < col(x1820)] <- 0     ###取矩阵x1820的下三角矩阵x1820 取上三角方法1）用lower.tri函数x1820[lower.tri(x1820)] <- 0 方法2）取矩阵x1820的下三角矩阵x1820[row(x1820) > col(x1820)] <- 0     ###取矩阵x1820的下三角矩阵x1820代码不一定要完全一致，只需要运行结果对就可以
】

3、 问题:1.1 练习向量
1）怎么生成向量：“金融1601甲、金融1601乙、金融1602甲、金融1602乙、金融1603甲、金融1603乙、金融1604甲、金融1604乙”
2）随机产生一个包括负数和正数的向量，负数采用1-负数替代，即-3变成4，正数用1+正数替代，即2变成3，怎么编写代码？

评分规则: 【 每一小题25分1）xx7 <- paste(rep(paste("金融",1601:1604,sep="") ,each=2),c("甲","乙"),sep="")不一定要求一句代码，两句或者两句以上代码都可以，只需要运行结果对
2）1）  方法一：xx1088 <- sample(-50:50,10)xx10881 <- xx1088xx10881[xx1088 < 0 ] <- 1 – xx1088[xx1088 < 0]xx10881[xx1088 > 0 ] <- 1 + xx1088[xx1088 > 0]方法二：xx1091 <-runif(10,min=-3,max=3) ###生成xx1091向量   xx1091[xx1091 < 0] <- 1-xx1091[xx1091 < 0] ###求出xx1091中小于0的元素对应的位置，yy对应的位置用1-xx1091[xx1091 < 0]替代xx1091[xx1091 >= 0] <- 1+xx1091[xx1091 >= 0] ###求出xx1091中大于等于0的元素对应的位置，yy对应的位置用1+xx1091[xx1091 >= 0]替代 产生随机整数和随机小数都可以两种方法都可以
】

4、 问题:1.2 练习矩阵
1）产生随机数，形成矩阵，负的1-该数，正的1加该数
2）如何取矩阵上三角和下三角矩阵

评分规则: 【 根据代码完成情况给分1）x18211 <- matrix(sample(-50:50,16),nrow=4,ncol=4,byrow=T)   ###生成4行4列，以行排序元素的矩阵#方法一x18212 <- x18211x18212[x18211 <=0 ] <- 1- x18211[x18211 <=0 ]x18212[x18211 >0 ] <- 1+ x18211[x18211 >0 ]x18212#方法二，先做加，再做减x18211[x18211 > 0 ] <- 1+x18211[x18211 > 0 ]x18211[x18211 <= 0 ] <- 1-x18211[x18211 <= 0 ]x18211
###取下三角x1820 <- matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)   #生成3行4列，以列排序元素的矩阵方法1）用upper.tri函数x1820[upper.tri(x1820)] <- 0方法2）取矩阵x1820的下三角矩阵x1820[row(x1820) < col(x1820)] <- 0     ###取矩阵x1820的下三角矩阵x1820 取上三角方法1）用lower.tri函数x1820[lower.tri(x1820)] <- 0 方法2）取矩阵x1820的下三角矩阵x1820[row(x1820) > col(x1820)] <- 0     ###取矩阵x1820的下三角矩阵x1820代码不一定要完全一致，只需要运行结果对就可以
】

5、 问题:1.1 练习向量
怎么生成向量：“金融1601甲、金融1601乙、金融1602甲、金融1602乙、金融1603甲、金融1603乙、金融1604甲、金融1604乙”

评分规则: 【 xx7 <- paste(rep(paste("金融",1601:1604,sep="") ,each=2),c("甲","乙"),sep="")不一定要求一句代码，两句或者两句以上代码都可以，只需要运行结果对
】

6、 问题:1.2 练习矩阵
产生一个4*4的矩阵

评分规则: 【 matrix(sample(-50:50,16),nrow=4,ncol=4,byrow=T)  不一定要求一句代码，不产生随机数也可以
】

【作业】第二章：R基本操作 第二章作业

小提示:本节包含奇怪的同名章节内容

1、 问题:2.1 练习新变量生成和数据重新编码1）从WDI分别下载所有国家2016年和2017年GDP数据 2）计算经济增长（放在2017年的表里） 3）产生一个新变量level（放在2017年的表里），经济增长小于等于-5%的标I，大于-5%小于等于0的标II，大于0%小于等于5%的标为III，大于5%小于等于10%标为IV，大于10%标为V
评分规则: 【 gdp_2017 <- WDI(country = "all", indicator = "NY.GDP.MKTP.CD", start = 2017, end = 2017, extra = FALSE, cache = NULL)gdp_2016 <- WDI(country = "all", indicator = "NY.GDP.MKTP.CD", start = 2016, end = 2016, extra = FALSE, cache = NULL)gdp_2017$dgdp <- (gdp_2017$NY.GDP.MKTP.CD-gdp_2016$NY.GDP.MKTP.CD)/gdp_2016$NY.GDP.MKTP.CD*100#方法一，用within函数gdp_2017 <- within(gdp_2017,{  level <- NA  level [dgdp > 10] <- "V"  level[dgdp > 5 & dgdp <= 10 ] <- "IV"  level[dgdp > 0 & dgdp <= 5 ] <- "III"  level[dgdp > -5 & dgdp <= 0 ] <- "II"  level[dgdp <= -5 ] <- "I"})#方法二，直接赋值gdp_2017$level2 <- NAgdp_2017$level2 [gdp_2017$dgdp > 10] <- "V"gdp_2017$level2[gdp_2017$dgdp > 5 & gdp_2017$dgdp <= 10 ] <- "IV"gdp_2017$level2[gdp_2017$dgdp > 0 & gdp_2017$dgdp <= 5 ] <- "III"gdp_2017$level2[gdp_2017$dgdp > -5 & gdp_2017$dgdp <= 0 ] <- "II"gdp_2017$level2[gdp_2017$dgdp <= -5 ] <- "I" #方法三，用cut函数gdp_2017$level3 <- cut(gdp_2017$dgdp,c(min(gdp_2017$dgdp,na.rm = T),-5,0,5,10,max(gdp_2017$dgdp,na.rm = T)))levels(gdp_2017$level3 ) <- c("I","II","III","IV","V") 不要求代码完全一致，只需运行结果对就行
】

2、 问题:2.1 练习新变量生成和数据重新编码
1）从WDI分别下载所有国家2016年和2017年GDP数据 2）计算经济增长（放在2017年的表里） 3）产生一个新变量level（放在2017年的表里），经济增长小于等于-5%的标I，大于-5%小于等于0的标II，大于0%小于等于5%的标为III，大于5%小于等于10%标为IV，大于10%标为V
评分规则: 【 gdp_2017 <- WDI(country = "all", indicator = "NY.GDP.MKTP.CD", start = 2017, end = 2017, extra = FALSE, cache = NULL)gdp_2016 <- WDI(country = "all", indicator = "NY.GDP.MKTP.CD", start = 2016, end = 2016, extra = FALSE, cache = NULL)gdp_2017$dgdp <- (gdp_2017$NY.GDP.MKTP.CD-gdp_2016$NY.GDP.MKTP.CD)/gdp_2016$NY.GDP.MKTP.CD*100#方法一，用within函数gdp_2017 <- within(gdp_2017,{  level <- NA  level [dgdp > 10] <- "V"  level[dgdp > 5 & dgdp <= 10 ] <- "IV"  level[dgdp > 0 & dgdp <= 5 ] <- "III"  level[dgdp > -5 & dgdp <= 0 ] <- "II"  level[dgdp <= -5 ] <- "I"})#方法二，直接赋值gdp_2017$level2 <- NAgdp_2017$level2 [gdp_2017$dgdp > 10] <- "V"gdp_2017$level2[gdp_2017$dgdp > 5 & gdp_2017$dgdp <= 10 ] <- "IV"gdp_2017$level2[gdp_2017$dgdp > 0 & gdp_2017$dgdp <= 5 ] <- "III"gdp_2017$level2[gdp_2017$dgdp > -5 & gdp_2017$dgdp <= 0 ] <- "II"gdp_2017$level2[gdp_2017$dgdp <= -5 ] <- "I" #方法三，用cut函数gdp_2017$level3 <- cut(gdp_2017$dgdp,c(min(gdp_2017$dgdp,na.rm = T),-5,0,5,10,max(gdp_2017$dgdp,na.rm = T)))levels(gdp_2017$level3 ) <- c("I","II","III","IV","V") 不要求代码完全一致，只需运行结果对就行
】

【作业】第三章：R编程基础 第三章作业

小提示:本节包含奇怪的同名章节内容